Virtual Exchange for Future Teachers: A Project-based Learning Design
Notice bibliographique
Résumé
Virtual Exchange (VE) has received more attention recently, due to COVID-19 travel restrictions. Although VE is not new (O’Dowd, 2020), its home is usually in second language programs, rather than education faculties where the focus is less on language learning and more on expanding pedagogical content knowledge (Rets et al., 2020). However, instructors of pre-service teachers still see a need to support language learning while designing for learning around second language teaching (Tedick & Lyster, 2020). During Feb. - Mar. 2021, future language teachers from Spain and Canada took part in a VE that provided experiential learning about second language pedagogy in different cultural contexts while working on improving their Spanish and English respectively. Students in Canada studying to become Spanish as Foreign Language teachers were partnered with students in Spain who were becoming English as Foreign Language teachers. Embedded in a course in both countries, student partners met during an overlapping portion of their respective semesters, both synchronously and asynchronously through a combined course shell. A bilingual TA was hired to support the VE and students had language practice, as the Zoom sessions alternated between using Spanish and English. The design for the courses were built around project-based learning (Stoller, 2006) all modelled around a Choiceboard. Project-based learning allowed students to follow their interests through choices in how to demonstrate their learning in the form of final products. Classwork and partner projects resulted in a meaningful global learning experience. The VE projects involved researching and sharing specific topics of L2 pedagogy and language use (e.g., common teaching approaches; the role of other languages in the classroom; dialect awareness), including one multi-modal assignment. As a result, this VE addressed an ongoing goal of internationalizing this introductory teaching specialization course. The VE also provided intercultural communication and language practice for the students and a design partnership among the Canadian instructor and TA with the Spanish partner instructors.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,010 | 0,009 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,004 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,012 | 0,003 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».